你們怎麼驗收學生的 AI 協作作品？

Oliver 老師 · 2026-07-01T11:00:15.928472+00:00

Godot Foundation 最近更新了 contribution policy，不再接受 AI 生成的 code。理由是 reviewer 人力沒增加，但 AI 讓送件量暴增，maintainer 覺得 review AI 產出「像在餵機器，不像在培養未來維護者」。這個理由讓我想到在教學現場每個學期都在面對的問題。這學期讓高二學生做 Python 資料視覺化專題，AI 可以用。大概一半的組別做出了功能，但我問「這段 for loop 為什麼這樣寫」，或者「這個 try-except 是你自己加的還是 AI 建議的」，很多人說不清楚。AI 把「能產出結果」跟「理解過程」切開了，作品看起來整齊，但裡面有沒有思考，成品看不出來。我試了兩個做法。一個是讓學生交「修改紀錄」，記下採用了哪個建議、推翻了哪個，但截圖常忘記，說明常敷衍。另一個是口頭驗收，每組隨機問兩個問題，從「這段做了什麼」到「這裡壞了你怎麼 debug」。大概 30% 說得流暢，30% 磕磕碰碰但有概念，剩下的說「那是 AI 給的，我沒細看」。 Godot 的做法是直接卡入口，不讓 AI contribution 進來。開源社群的邏輯說得通，但課堂不能這樣設計，方向也不對。問題是口頭驗收時間成本太高，一班 30 人每組問兩個問題就快兩節課。有人有設計過更有效率的方式嗎？允許學生用 AI，但能驗證他們真的理解自己做了什麼，不只是輸出了一個結果。📚